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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>傳感與控制>結(jié)合多尺度時(shí)頻調(diào)制與多線性主成分分析的樂(lè)器識(shí)別

      結(jié)合多尺度時(shí)頻調(diào)制與多線性主成分分析的樂(lè)器識(shí)別

      2018-04-19 | rar | 0.80 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　樂(lè)器識(shí)別作為音樂(lè)信息檢索（ Music Information Retrieval，MIR）的一部分，可用于對(duì)音樂(lè)的自動(dòng)標(biāo)注、音樂(lè)分類、音樂(lè)情感識(shí)別。

      　針對(duì)目前時(shí)域頻域特征、倒譜特征、稀疏特征、概率特征對(duì)同族樂(lè)器錯(cuò)分率高且對(duì)打擊樂(lè)器識(shí)別不佳的問(wèn)題，提出一種提取時(shí)頻信息且低冗余度的模型用于樂(lè)器識(shí)別。首先利用耳蝸模型對(duì)樂(lè)音進(jìn)行諧波分解，生成接近人耳感知且包含時(shí)頻信息的聽(tīng)覺(jué)譜圖（ AS）；隨后利用多尺度濾波器對(duì)聽(tīng)覺(jué)譜圖多尺度時(shí)頻調(diào)制（MTFM）以觀測(cè)時(shí)頻的變化；最后利用多線性主成分分析（ MPCA）對(duì)調(diào)制輸出在保留數(shù)據(jù)內(nèi)在相關(guān)的前提下降維，并使用支持向量機(jī)（ SVM）分類。仿真實(shí)驗(yàn)表明，該方法在IOWA數(shù)據(jù)庫(kù)上取得92. 74%的正確率，對(duì)打擊樂(lè)器與同族樂(lè)器的錯(cuò)分率分別為3 %與9.12%，均優(yōu)于上述特征。相比主成分分析（PCA）降維，MPCA提高識(shí)別準(zhǔn)確率6.43%。因此，該模型適用于對(duì)同族樂(lè)器與打擊樂(lè)器的識(shí)別。
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